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Next Educación Universidad Isabel I
Módulo 3 · UD2 · Sesión 6 de 12

PCA y segmentación accionable

Modelos de Aprendizaje Automático · 6 ECTS
Máster en Inteligencia Artificial, Automatización y Agentes Digitales
Sami Halawa Ribas
UD2. Modelos no supervisados
Curso 2026-2027
Next Educación · Universidad Isabel I
UD2 · Modelos no supervisados

Objetivos y recorrido

PCA y segmentación accionable

Al terminar la sesión

  • Reducir la dimensionalidad con PCA conservando la señal relevante.
  • Interpretar componentes, cargas y varianza explicada.
  • Traducir una segmentación en segmentos accionables para el negocio.

Recorrido

  1. Análisis de componentes principales
  2. Proyección y visualización
  3. Segmentos accionables
  4. Práctica: Segmentación con PCA y ficha de segmentos
Next Educación
Máster en Inteligencia Artificial, Automatización y Agentes Digitales
M3 · UD2 · Sesión 6
Modelos de Aprendizaje Automático
Idea central

PCA comprime la variabilidad, no la utilidad: la componente que más varianza explica puede no ser la que el negocio necesita mirar.

La reducción de dimensionalidad entra en un proyecto de segmentación por dos vías: comprimir variables correlacionadas antes de agrupar y representar los grupos en un plano que la dirección pueda leer. Una segmentación solo se convierte en decisión cuando cada grupo tiene un nombre, un tamaño y una acción comercial distinta de la de los demás.
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